pipeline 作业只能通过FlinkCDC cli提交作业吗？

Apache Flink 的 Continuous Data Capture (CDC) 功能可以通过 Flink CDC CLI 提交作业，但这并不是唯一的方式提交包含 CDC 功能的 Flink 数据管道作业。实际上，Flink CDC 作业本质上仍然是 Flink 应用程序，因此也可以通过以下多种方式提交：

1. Flink Command Line Interface (CLI):

   • 使用 ./bin/flink run 命令直接提交打包好的 JAR 包，其中包含了处理 CDC 数据流的 Flink 程序。

2. Flink REST API:

   • 可以通过 Flink Rest Gateway 提供的 API 接口提交作业，这对于自动化部署和运维场景非常有用。

3. Flink Client Library:

   • 在 Java 或 Scala 中编写客户端代码，使用 Flink 客户端类库提交作业，这种方式常用于集成到自动化脚本或者构建工具中。

4. Flink on YARN / Kubernetes / Mesos 等资源管理器:

   • 当 Flink 集成在这些资源管理系统中时，可以通过对应的客户端工具提交作业到集群上。

5. Flink Web UI:

   • 虽然不是首选方法，但如果集群允许，理论上也可以通过 Flink Web 用户界面提交作业（尽管对于复杂的 CDC 作业配置，通常不会通过 Web UI 进行提交）。

总之，提交 Flink CDC 作业的方式取决于你的实际部署环境和运维需求，而不仅仅局限于 Flink CDC CLI。

不是，Flink CDC作业不只能通过CLI提交，也可以通过其他方式。

Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink的一个库，用于捕获源系统中的数据变更。它提供了一种高效的方式来处理实时数据流，通常用于实现实时数据集成和分析。Flink CDC提供了几种不同的方式来提交和运行作业：

1. 使用Flink CDC CLI：这是官方推荐的一种方式，用户可以通过YAML格式的配置文件来定义数据同步流水线，并使用Flink CDC命令行界面（CLI）提交任务。这种方法的好处是简单直接，用户不需要深入了解Flink的内部机制。
2. 编程式API：Flink CDC也提供了一套面向终端用户的API层，允许用户通过编程的方式自定义数据同步逻辑。这意味着用户可以在自己的应用程序中嵌入Flink CDC的功能，并通过标准的Flink作业提交流程来运行这些作业。
3. 与其他系统集成：Flink CDC Connect是对接外部系统的连接器层，它通过对Flink与现有的Flink CDC source进行封装，实现对外部系统同步数据的读取和写入。这使得Flink CDC可以与其他数据处理系统（如Kafka、MySQL等）无缝集成。
4. Flink集群提交：除了使用CLI，Flink作业也可以提交到Flink集群执行。这涉及到使用Flink客户端（ClientFrontend）触发用户开发的Flink应用Jar文件中的main方法，并通过PipelineExecutor将作业提交给集群。

总之，Flink CDC提供了灵活的作业提交方式，不仅限于CLI，还包括编程式API、与其他系统集成以及直接提交到Flink集群等多种方式。用户可以根据自己的需求和偏好选择合适的方式来运行Flink CDC作业。

Flink Pipeline作业可以通过多种方式进行提交，不仅仅局限于FlinkCDC CLI工具。具体而言，还可以通过：

• 使用Flink的命令行客户端提交JobGraph或Jar包。
• 将作业打包成Fat JAR并通过Flink REST API提交。
• 集成到CI/CD流程中，利用诸如Azkaban、Airflow或其他工作流调度系统提交作业。
• 配置Flink on Kubernetes集群时，可以直接通过Kubernetes API提交任务。

针对Flink CDC作业，除了CLI工具外，也可以将其整合到Flink SQL环境中，通过SQL Client或类似的交互式界面提交CDC相关的SQL作业。